用户数据包括用户的浏览行为、兴趣偏好、购买行为等；广告数据包括广告的展示次数、点击率、转化率等。例如，根据用户的兴趣偏好将广告推送给具有相关兴趣的用户；根据用户的购买行为将广告推送给具有购买意向的用户。遵守相关法律法规，采取安全措施保护用户的个人信息不被泄露或滥用。
基于数据的网站广告投放决策策略可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：收集网站的用户数据、广告数据以及其他相关数据。用户数据包括用户的浏览行为、兴趣偏好、购买行为等；广告数据包括广告的展示次数、点击率、转化率等。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，利用统计学和机器学习等技术挖掘数据中的有价值信息。可以使用数据挖掘算法，如关联规则、聚类分析、预测模型等。
3. 目标设置：根据分析结果，制定网站广告投放的目标。目标可以是提高广告的点击率、提高广告的转化率、提高用户的购买行为等。
4. 广告策略制定：根据目标制定广告投放策略。例如，根据用户的兴趣偏好将广告推送给具有相关兴趣的用户；根据用户的购买行为将广告推送给具有购买意向的用户。
5. 广告优化：不断监测广告投放效果，根据实际效果进行调整和优化。可以使用A/B测试等方法评估不同广告策略的效果，并选择最佳策略进行广告投放。
6. 数据保护：在进行数据分析和广告投放过程中，要确保用户隐私的保护。遵守相关法律法规，采取安全措施保护用户的个人信息不被泄露或滥用。
综上所述，基于数据的网站广告投放决策策略通过收集、分析和利用数据，帮助企业制定更精准的广告投放策略，提高广告效果和用户体验。